實時遊戲內的指導和分析，助力你的上分路。
《英雄聯盟》（LOL）作為經典 MOBA 遊戲，自 2009 年釋出至今，因其深度策略性及強烈的競技性一直受到全球玩家的喜愛。豐富多樣的英雄角色、精妙的團隊合作和緊張刺激的比賽氛圍，每一局都需要你的戰術博弈。
德萊文作為 LOL 中操作難度最高的 ADC（ 以物理傷害為主的遠端輸出角色 ）之一。在美服，有一位玩家是公認的最強德萊文，他就是當紅主播 Tyler Steinkamp，大家可能更熟悉 Tyler1 這個名字。他在 Twitch 上有 531.3 萬關注者，在美服的名氣甚至和 Faker 不相上下。
Tyler1 在 Twitch 的直播截圖
他為何能這麼火？因為他除了有精湛的技術，還有暴躁的脾氣和喜歡噴人的嘴。2016 年他因對其他玩家的惡意言辭和送人頭行為被禁賽。被禁期間，他轉向其他遊戲和內容創作，繼續在 Twitch 上積累人氣。2018 年，經過與 Riot 的合作和行為改善，他獲得瞭解禁，重新開始發遊戲影片，並迅速恢復了高人氣。
如果他成為了你的 LOL 教練，你覺得你能在對局中獲勝嗎？這不是無厘頭的想象，而是現實。Tyler1 在 X 平臺上發文表示，「 我把自己變成了一個 AI 夥伴，讓你在《英雄聯盟》中變得更強！」而實現這一切需要 Backseat AI。Backseat AI 是一個免費的 LOL AI 搭子。在遊戲過程中，它將透過語音為玩家提供實時的遊戲評論和建議，包括購買裝備的建議和對線策略等。無論你是新手還是老手，Backseat AI 都能幫你提升遊戲體驗，讓你更快掌握遊戲技巧。它已經獲得了 Riot 的官方認可，所以無須擔心被禁號。
Tyler1 在釋出的影片中展示了 Backseat AI 的能力，影片中使用的便是他自己的聲音。我們一起來看看 Tyler1 對戰自己的 AI 分身效果如何。
Backseat AI 經過最佳化，對遊戲效能的影響降到了最小，保證了在使用過程中游戲體驗仍流暢絲滑。現在，Backseat 的左面應用程式中提供了 Backseat Buddy 以及賽後大廳功能， Backseat 透露，未來還將推出實時問答、賽前建議和更多全球創作者的語音：
Backseat Buddy 可以在比賽進行時，透過 Tyler1 的語音和介面覆蓋提供實時評論和見解，包括購買建議和對線策略等。
賽後大廳可以讓你在比賽結束後，訪問 PGL 頁面獲取詳細的比賽總結，包括優點、改進點和每個玩家的突出表現。
據 Backseat 介紹，自 2024 年開始以來，Tyler1 與其團隊努力打造 LOL 的終極伴侶應用程式。他們想透過這種方式成為提高聯賽水平的最佳方式，讓每場比賽都充滿樂趣。Backseat AI 目前處於早期 alpha 階段，他們提供了兩個等級，Backseat 高階會員每月收費 4.99 美元。該會員資格可即時訪問軟體等。還有一個免費層級，需要玩家加入候選名單。免費會員將收到廣告，並且不能提前使用新功能。不過，免費使用者同樣可以獲得遊戲內的指導和分析。
候選名單連結：https://www.backseat.gg/join-waitlist
雖然 Tyler1 自己玩得挺起勁，但是外網的 LOL 玩家們卻不打算買賬，他們認為「30 秒後要去打龍，捏好閃現和大招」、「目前你的經濟比對方高，應該強勢入侵對面野區」這類提醒可能對初學者很有用。但 lol 的遊戲節奏太快，對於高階玩家來說，這些遊戲意識都已經內化成本能反應了，沒必要靠 AI 來提醒。
也有網友質疑，認為使用能夠實時跟蹤每個英雄狀態的軟體算是開掛。此外，要在 LOL 這樣的 MOBA 遊戲中取得勝利，需要進行宏觀決策，何時發起團戰，何時把隊友賣了，都需要對整個戰局有全面的理解，但 Backseat AI 還不具備這種判斷能力。
不過早在 2018 年，AI 已經讓人類在另一款經典的 MOBA 遊戲 Dota 2 中一敗塗地。來自 OpenAI 的 OpenAI Five 完虐電競職業選手，以 2:0 的成績打敗了當時的世界冠軍隊 OG。
據 OpenAI 當時公開的訓練細節，OpenAI Five 之所以能達到 99.9% 的遊戲勝率，是因為在 10 個實時月內累積了相當於 45000 年的遊戲經驗，平均每日獲得 250 年的模擬經驗。與擁有豐富人才、算力和資源的 OpenAI 相比，對於 Tyler1 及其新創公司來說，從拳頭遊戲獲取真人訓練資料存在挑戰。即使他們能夠獲得大量訓練資料，短時間內也缺乏足夠的算力資源來顯著提升模型的遊戲水平。
在 Backseat 之前，多模態 AI 遊戲助手早已成為各個科技大廠押寶的賽道。三天前，英偉達創始人、CEO 黃仁勳在 2024 年 COMPUTEX 科技大會上釋出了自家的「遊戲搭子」Project G-Assist。G-Assist 首次亮相是 2017 年英偉達的愚人節惡搞，當時它笑稱 AI 助手能夠在你去拿披薩時幫你玩遊戲。如今，七年過去了，這回 G-Assist 真能幫你打遊戲了。Project G-Assist 由 RTX 驅動，它能感知玩家在當下的遊戲狀態，並與遊戲的知識庫連線，不用檢視攻略，有了 Project G-Assist，想開的寶箱一個都不會漏掉了。
在英偉達的演示中，在你剛進入《方舟：生存進化》的時候，開荒時期需要尋找裝備，選擇初期價效比最高的武器，只要向 Project G-Assist 提問，它都能搞定。再比如遇上恐龍，是迴避，還是馴服，Project G-Assist 完全能幫你無痛渡過新手期。
在今年的微軟 Build 2024 開發者大會之前， 升級為 GPT-4o 的 Copilot 帶玩《我的世界》也狠狠驚豔了一把。它能直接告訴你應該如何建設，怎麼躲避殭屍。不用看攻略影片，就像有一個老玩家在身邊手把手地教。 
實際上，讓大模型學會玩 LOL 這樣的遊戲是一舉多得。遊戲是 AI 極佳的訓練測試場。在一場遊戲對戰中，AI 必須採用複雜的策略來應對，這要求它具備高效的分類能力、精準的決策力和強大的自我最佳化能力。在遊戲具備明確的獎勵機制和得分標準，方便研究人員進一步評估和迭代。
除了科技大廠，加強 AI 對遊戲的理解，許多開發者也已躍躍欲試。在 OpenAI 剛推出第一個多模態大模型 GPT-4V 時， X 平臺（原推特）博主 @pwang_szn 曬出了自己用 OpenAI 視覺 API 解說 LOL，這個 demo 用到的是 LNG 與 T1 的一場比賽影片，引起了全網 50 多萬網友的圍觀。
整個實現過程分為 7 步：
提取影片幀；
構建描述提示；
傳送 GPT 請求；
製作語音解說提示；
生成語音解說指令碼；
將指令碼轉換為音訊；
將音訊與影片結合。
經過如此複雜的步驟，也只能解說賽後影片，不能做到實時同步解說。僅過去半年，不用 7 步，大模型本身已經可以一步到位，甚至超越了實時解說的能力，可以做你的智慧陪練了。看來，可能等不了幾個月，我們就能在 LPL 賽場上看到 AI 選手的表現了。
參考連結：
https://www.backseat.gg/
https://www.backseat.gg/blog/introducing-backseat-your-new-in-game-buddy
https://x.com/loltyler1/status/1795602572444864733